生理数据分析系统、方法、设备及存储介质技术方案

本发明专利技术提供了一种生理数据分析系统、方法、设备及存储介质，该系统包括：数据采集模块，用于采集被测者的至少一生理特征的历史测量值，以及采集被测者的至少一生理特征的实时测量值；模型生成模块，用于基于所述历史测量值构建被测者的生理状态评估模型；状态评估模块，用于基于所述生理状态评估模型对所述实时测量值进行评估，获取被测者的实时生理状态。本发明专利技术通过构建专属于每个被测者的生理状态评估模型，解决了评估标准存在个体差异性的问题，提高了生理状态评估的准确性。提高了生理状态评估的准确性。提高了生理状态评估的准确性。

【技术实现步骤摘要】
生理数据分析系统、方法、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种生理数据分析系统、方法、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]如今，人们对生理健康的重视程度越来越高，对生理状态进行评估的方法也层出不穷。例如，目前可以依据被测者的HRV(心率变异性)数据来对被测者的生理状态进行评估，评估标准往往是基于大数据所标定得到的。然而，由于人种、体质、职业、性别、年龄、心理因素等，不同被测者在各个状态下的测量数据可能会存在差异。即便有医生介入对评估标准进行调整，仍然没有足够的医生可以对所有人进行观测分析，并且会有人为主观因素影响判断。
[0003]采用基于大数据标定得到的标准化评估标准的情况下，可能会对被测者的生理状态造成误判。例如，被测者A在测量完后得到完整的HRV测量报告，此时采用的是数据库中统一的评估标准对其生理状态进行评估，报告上显示一切正常。实际上在统一的评估标准中正常的HRV值对于被测者来说是过高的，会有神经衰弱的危险，需要尽快就医。而错误的HRV报告会导致被测者延误就医。又例如，被测者B在在测量完后得到完整的HRV测量报告，此时采用的是数据库中统一的评估标准对其生理状态进行评估，报告上显示心率变异能量数值过低，就医后服用了一些哌甲酯来活化神经的活性。实际上这个心率变异能量对于被测者B来说是正常范围，错误服药可能导致将来自律神经系统失常。
[0004]需要说明的是，上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的问题，本专利技术的目的在于提供一种生理数据分析系统、方法、设备及存储介质，构建专属于每个被测者的生理状态评估模型，提高生理状态评估的准确性。
[0006]本专利技术实施例提供一种生理数据分析方法，包括如下步骤：
[0007]数据采集模块，用于采集被测者的至少一生理特征的历史测量值和标定生理状态，以及采集被测者的至少一生理特征的实时测量值；
[0008]模型生成模块，用于基于所述历史测量值和标定生理状态构建被测者的生理状态评估模型；以及
[0009]状态评估模块，用于基于所述生理状态评估模型对所述实时测量值进行评估，获取被测者的实时生理状态。
[0010]在一些实施例中，所述生理状态包括至少一个生理状态指标的等级，所述数据采集模块用于通过一生理指标测量装置采集在多个场景、多个模式和/或多个时间点下的所述被测者的生理特征的历史测量值，并且获取所述历史测量值所对应的生理状态指标的标定等级。
[0011]在一些实施例中，所述生理状态指标的标定等级为被测者对于历史测量值自我评估得到的标定等级，或医生对于历史测量值进行人工评估得到的标定等级。
[0012]在一些实施例中，所述生理状态评估模型包括每个生理状态指标的各个等级所对应的生理特征的测量值范围；
[0013]所述模型生成模块用于采用如下步骤构建所述被测者的生理状态评估模型：
[0014]对于每个生理状态指标的标定等级，计算所对应的历史测量值的测量值平均值和测量值标准差；
[0015]基于每个标定等级所对应的测量值平均值和测量值标准差，计算每个生理状态指标的各个等级所对应的生理特征的测量值范围。
[0016]在一些实施例中，对于每个生理状态指标，所述模型生成模块采用如下步骤计算各个等级所对应的生理特征的测量值范围：
[0017]对于一生理状态指标，设定第i个等级的初始测量值范围为(x
i1
，x
i2
)，其中，x
i1
等于第i个等级的测量值平均值
‑
测量值标准差，x
i2
等于第i个等级的测量值平均值+测量值标准差，i∈(1，n)，n为总的等级数；
[0018]调整各个等级的测量值标准差，使得对于每两个相邻的等级，前一个等级的测量值最大值等于后一个等级的测量值最小值。
[0019]在一些实施例中，所述模型生成模块还用于在对于每个生理状态指标，计算各个等级所对应的生理特征的测量值范围之后，根据已有的等级的测量值范围，根据预设演算方法演算没有测量记录的等级的测量值范围。
[0020]在一些实施例中，还包括：
[0021]改善建议模块，用于获取预设的标准生理状态评估模型，比较所述被测者的生理状态评估模型和所述标准生理状态评估模型，得到各个生理状态指标的比较差值，以及对于各个生理状态指标，基于所对应的比较差值，生成所述生理状态指标所对应的改善建议，并推送至被测者。
[0022]在一些实施例中，所述生理状态评估模型为基于机器学习建立的模型，所述生理状态评估模型配置为基于输入的生理特征的测量值输出生理状态指标的预测等级。
[0023]在一些实施例中，所述模型生成模块用于采用如下步骤构建所述被测者的生理状态评估模型：
[0024]构建一初始生理状态评估模型；
[0025]将所述历史测量值作为样本输入数据，输入所述初始生理状态评估模型；
[0026]获取所述初始生理状态评估模型输出的生理状态指标的预测等级；
[0027]基于所述生理状态指标的预测等级和标定等级优化训练所述初始生理状态评估模型，得到训练好的生理状态评估模型。
[0028]在一些实施例中，所述生理特征包括心率特征、呼吸特征、体温特征和血管特征中的至少一种；和/或，
[0029]所述生理状态指标包括压力指标、情绪指标、心肺功能指标、心脏负荷指标、交感神经活性指标和副交感神经活性指标中的至少一种。
[0030]在一些实施例中，所述数据采集模块采集被测者的至少一生理特征的历史测量值之后，还用于将所述被测者的历史测量值上传到云端；和/或，
[0031]所述模型生成模块构建所述被测者的生理状态评估模型之后，还用于将所述被测者的生理状态评估模型上传到云端。
[0032]在一些实施例中，所述获取被测者的实时生理状态之后，还包括如下步骤：
[0033]判断被测者的实时生理状态是否满足预设的警告条件；
[0034]如果是，则发出警告信息。
[0035]本专利技术实施例还提供一种生理数据分析方法，包括如下步骤：
[0036]所述数据采集模块采集被测者的至少一生理特征的历史测量值和标定生理状态；
[0037]所述模型生成模块基于所述历史测量值和标定生理状态构建被测者的生理状态评估模型；
[0038]所述数据采集模块采集被测者的至少一生理特征的实时测量值；
[0039]所述状态评估模块基于所述生理状态评估模型对所述实时测量值进行评估，获取被测者的实时生理状态。
[0040]本专利技术实施例还提供一种生理数据分析设备，包括：
[0041]处理器；
[0042]存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
[0043]其中，所述处理器配置为经本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生理数据分析系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集被测者的至少一生理特征的历史测量值和标定生理状态，以及采集被测者的至少一生理特征的实时测量值；模型生成模块，用于基于所述历史测量值和标定生理状态构建被测者的生理状态评估模型；以及状态评估模块，用于基于所述生理状态评估模型对所述实时测量值进行评估，获取被测者的实时生理状态。2.根据权利要求1所述的生理数据分析系统，其特征在于，所述生理状态包括至少一个生理状态指标的等级，所述数据采集模块用于通过一生理指标测量装置采集在多个场景、多个模式和/或多个时间点下的所述被测者的生理特征的历史测量值，并且获取所述历史测量值所对应的生理状态指标的标定等级。3.根据权利要求2所述的生理数据分析系统，其特征在于，所述生理状态指标的标定等级为被测者对于历史测量值自我评估得到的标定等级，或医生对于历史测量值进行人工评估得到的标定等级。4.根据权利要求2所述的生理数据分析系统，其特征在于，所述生理状态评估模型包括每个生理状态指标的各个等级所对应的生理特征的测量值范围；所述模型生成模块用于采用如下步骤构建所述被测者的生理状态评估模型：对于每个生理状态指标的标定等级，计算所对应的历史测量值的测量值平均值和测量值标准差；基于每个标定等级所对应的测量值平均值和测量值标准差，计算每个生理状态指标的各个等级所对应的生理特征的测量值范围。5.根据权利要求4所述的生理数据分析系统，其特征在于，对于每个生理状态指标，所述模型生成模块采用如下步骤计算各个等级所对应的生理特征的测量值范围：对于一生理状态指标，设定第i个等级的初始测量值范围为(x
i1
，x
i2
)，其中，x
i1
等于第i个等级的测量值平均值
‑
测量值标准差，x
i2
等于第i个等级的测量值平均值+测量值标准差，i∈(1，n)，n为总的等级数；调整各个等级的测量值标准差，使得对于每两个相邻的等级，前一个等级的测量值最大值等于后一个等级的测量值最小值。6.根据权利要求5所述的生理数据分析系统，其特征在于，所述模型生成模块还用于在对于每个生理状态指标，计算各个等级所对应的生理特征的测量值范围之后，根据已有的等级的测量值范围，根据预设演算方法演算没有测量记录的等级的测量值范围。7.根据权利要求5所述的生理数据分析系统，其特征在于，还包括：改善建议模块，用于获取预设的标准生理状态评估模型，比较所述被测者的生理状态评估模型和所...

【专利技术属性】
技术研发人员：冷赫，
申请(专利权)人：英华达上海科技有限公司英华达上海电子有限公司英华达股份有限公司，
类型：发明
国别省市：